論文の概要: FD-Vision Mamba for Endoscopic Exposure Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06378v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 12:54:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 16:51:13.656968
- Title: FD-Vision Mamba for Endoscopic Exposure Correction
- Title（参考訳）: 内視鏡的露出補正のためのFD-Vision Mamba
- Authors: Zhuoran Zheng and Jun Zhang
- Abstract要約: 我々は、高品質な画像露光補正を実現する周波数領域ベースネットワークFDVM(FDVM-Net)を設計する。
状態空間シーケンスモデル(SSM)にヒントを得て,畳み込み層の局所的特徴抽出機能を統合するC-SSMブロックを開発した。
劣化した内視鏡像をFDVM-Netで再構成し、高品質なクリア画像を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2753996909522956
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In endoscopic imaging, the recorded images are prone to exposure
abnormalities, so maintaining high-quality images is important to assist
healthcare professionals in performing decision-making. To overcome this issue,
We design a frequency-domain based network, called FD-Vision Mamba (FDVM-Net),
which achieves high-quality image exposure correction by reconstructing the
frequency domain of endoscopic images. Specifically, inspired by the State
Space Sequence Models (SSMs), we develop a C-SSM block that integrates the
local feature extraction ability of the convolutional layer with the ability of
the SSM to capture long-range dependencies. A two-path network is built using
C-SSM as the basic function cell, and these two paths deal with the phase and
amplitude information of the image, respectively. Finally, a degraded
endoscopic image is reconstructed by FDVM-Net to obtain a high-quality clear
image. Extensive experimental results demonstrate that our method achieves
state-of-the-art results in terms of speed and accuracy, and it is noteworthy
that our method can enhance endoscopic images of arbitrary resolution. The URL
of the code is \url{https://github.com/zzr-idam/FDVM-Net}.
- Abstract（参考訳）: 内視鏡的画像撮影では, 画像が露出異常を生じやすいため, 医療従事者が意思決定を行うのを助けるためには, 高品質な画像の維持が重要である。
この問題を解決するために、我々はFDVM-Netと呼ばれる周波数領域ベースのネットワークを設計し、内視鏡画像の周波数領域を再構成することで高品質な画像露出補正を実現する。
具体的には、ステートスペースシーケンスモデル(SSM)にヒントを得て、畳み込み層の局所的特徴抽出能力とSSMによる長距離依存関係のキャプチャ機能を統合するC-SSMブロックを開発する。
基本機能セルとしてC-SSMを用いて2経路ネットワークを構築し、これら2経路はそれぞれ画像の位相情報と振幅情報を扱う。
最後に、FDVM-Netにより劣化した内視鏡像を再構成し、高品質なクリア画像を得る。
広範にわたる実験結果から,本手法は速度と精度で最先端の結果を達成し,任意の解像度の内視鏡像を拡張できることが示唆された。
コードのURLは \url{https://github.com/zzr-idam/FDVM-Net} である。
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